QoSを意識した推奨に向けて【JST・京大機械翻訳】

Sermpezis Pavlos; Kastanakis Savvas; Pinheiro Joao Ismael; Assis Felipe; Nogueira Mateus; Menasche Daniel; Spyropoulos Thrasyvoulos

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220165276897 整理番号：22P0068873

QoSを意識した推奨に向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards QoS-Aware Recommendations

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発行年： 2019年07月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,マルチメディアサービスのための推薦システム(RSs)が「QoS意識」であり,即ち,コンテンツが配信され,ユーザ満足度を増すために,期待したQoSを考慮に入れるべきであることを提案した。ネットワーク認識推薦は,ネットワーク性能を改善するための有望な解決策として最近提案された。しかしながら,QoS意識RSのアイデアをネットワーク展望から研究した。コンテンツプロバイダまたはユーザ視点に対する実現可能性と性能の利点が推測された。したがって,本論文では,実際のユーザ経験に対するその影響を調べることにより,QoS意識RSの概念の実現可能性に対する初期回答の提供を目的とする。この目的のために,テストベッド上で実ユーザを用いた実験を行い,初期実験結果を示した。本解析は,QOS認識RSがユーザ(ベット経験)とコンテンツプロバイダ(より高いユーザエンゲージメント)の両方に有益であるという考えの可能性を示す。さらに,収集したデータセットに基づいて,(i)QoSの関数としてユーザ経験を予測し,推薦(QoR)とユーザ興味の関連性,および(ii)QoS意識RSの設計に対する有用な洞察を提供する。本研究が,それらの実現可能性と利点に対する実験的証拠を提供することにより,QoS意識推薦に向けた重要な第一段階であり,将来の研究方向を開放するのに役立つと信じる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

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